令人敬畏的情感態度提取
與情感態度提取相關的令人敬畏的研究的精心策劃清單，其中態度與主體傳達的文本位置相對應，例如：實體，事件等。
該存儲庫收集的工作既與關係提取和情感分析有關，又是情感分析，其中這兩個領域是密不可分的，包括事件事件作為情感推理的基本研究，即立場檢測。
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內容
- 相關研究
- 框架
- 註釋模式
- 文件
- 大型語言模型
- 語言模型
- 常規神經網絡模型
- 傳統的機器學習模型
- 基於CRF的模型
- 基於規則的動詞適用模型
- 輔助研究和資源
- 各種各樣的
- 論文
- 數據集
相關研究
- 自然語言處理
- 情感分析
- 目標固定分析
- 結構性情緒分析（Semeval任務10）
- 基於方面的情感分析
- 仇恨語音檢測
- 關係提取
- 立場檢測
框架
- 散裝鏈[github]
- 利用思想鏈概念並為零彈性推論提供了簡約的解決方案的框架。例如，您可以利用從Thor-ISA的
aspect-opininon-reason鏈的概念來適應態度提取。
- faima [github]
- 將基於圖的模型和語言學整合的框架與旨在用於多域SA的文本學習的核心功能。
- 推理 - 嗅覺 - 分析框架[Github]
- 該框架重新構成了
THOR-ISA框架的重新構造版本： - thor-isa [github]
- 基於propt的框架分析框架，這些框架基於從LLM系統中獲取結果情感類的概念。
- OpenPrompt [github]
- chatgpt [網站]
- 對話系統經過培訓，可以在提示中遵循指令並提供詳細的響應；有關如何在以下工作中對其進行調整的示例。
- arekit-prompt-sampler [github] [及時處理指南]
- 情感態度態度提取來源通過語言傳輸和促使API取得了由AREKIT提供動力的其他類似chatgpt的模型請求。
- Arelight [github]
- 基於AREKIT的應用程序，以詳細的視圖對用俄語編寫的大眾媒體文本中的實體之間的情感
- 競技場[github]
- 是一個像開放式項目一樣的項目，但是基於TensorFlow庫的內核，並在其頂部實現了神經網絡，旨在態度和關係提取任務。
- arekit [github] [研究 - 可塗紙]
- 是一個開源和可擴展的工具包，專注於文檔級別關係提取組織的數據準備。它可以補充開放式功能，就像後者一樣，文檔級RE設置未被廣泛探索（2.4 [Paper]）。
- dere [github] [紙]
- 是用於De Clarive R Extration e Xtraction的開源框架，因此允許聲明您自己的任務（使用XML模式）並將手動實現的模型應用於IT（使用提供的API）。
- Opennre [github] [紙]
- 是一種開源和可擴展的工具包，它提供了一個統一的框架，以實現命名實體之間的關係提取（RE）的神經模型。
- deeppavlov-0.17.0 [docs] [post]
- 是Anastasiia Sedova提出的Deeppavlov Opensource庫的整個關係提取組件。
- 其他... [令人敬畏的差異]
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註釋模式
- 意見[論文]
- Sentiml [紙]
- 輿論模擬[紙]
- EmotionMl [紙]
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文件
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大型語言模型
很棒的llm列表
推理
- 反向思維使LLMS更強大的推理器[Paper] [X/Twitter]
-
Concept: Using referse thinking in sentiment analysis by treating this problem as NLI through the explanations. Note requires explanations like for example Ruopinionne-2024 - Justin Chih-Yao Chen，Zifeng Wang，Hamid Palangi，Rujun Han，Sayna Ebrahimi，Long Le，Vincent Perot，Swaroop Mishra，Mohit Bansal，Mohit Bansal，Chen-Yu Lee，Tomas Pfisters
- Arxiv預印2024
- 搜索流（SOS）：學習用語言搜索[紙] [評論] [x/twitter]
-
Concept: language models can learn to search in language, autonomously using and discovering new search strategies to solve problems.從這裡[評論] - Kanishk Gandhi，Denise Lee，Gabriel Grand，Muxin Liu，Winson Cheng，Archide Sharma，Noah D. Goodman
- Colm 2024 （7月10日出版）
- 星：引導推理與推理[paper] [x/twitter] [評論]
-
Concept: STaR allows a language model's "chain-of-thought" rationale generation ability to be bootstrapped from a few initial few-shot rationales on datasets without rationales.從這裡[評論] - Eric Zelikman，Yuhuai Wu，Jesse Mu，Noah D. Goodman
- Nerips 2022
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事實檢查適應
注意：需要 /假設存在事實知識庫
- 通過反事實[Paper] [代碼]提取文檔級級別的關係級別的關係提取
Concept: use factual relations for fictional context construction and LLM validation- Ali Modarressi，AbdullatifKöksal，HinrichSchütze
- EMNLP-2024，2024年10月15日
- 學習使用細粒度的自然語言反饋[紙] [代碼]來完善
Concept: When treating attitudes as facts, we can adopt zero-shot LLM-based fact cheking as: Detect-Critique-Refine- Manya Wadhwa，Xinyu Zhao，Junyi Jessy，Li Greg Durrett
- EMNLP-2024
- 通過自然邏輯和大型語言模型[Paper] [代碼]通過零拍攝的事實驗證
Concept: Use natural logic for proving the fact of attitude presence in a zero-shot learning mode (see code)- EMNLP-2024
經過思考鏈
- Faima：用於多域基於方面的情感分析[論文] [代碼]
-
that integrates基於圖的模型and lingustics, with core feature aimed at in-context-learning feature for multi-domain SA; The framework is designed for multidomain datasets; Due to graphs and pairs-generation module, it may find major contribution in **attitude-based** sentiment extraction and target-oriented SA. - Songhua Yang，Xinke Jiang，Hanjie Zhao，Wenxuan Zeng，Hongde Liu，Yuxiang Jia
- LREC-Coling 2024，長紙；提交2024年3月2日。
- 基於方面的情感分析，具有明確的情感增強[論文] [哈佛紙]
-
integrates explicit sentiment augmentations, acted as <<clues>> that augment LLM input context - Jihong Ouyang，Zhiyao Yang，Silong Liang，Bing Wang，Yimeng Wang，Ximing Li
- ARXIV預印，提交：2024年12月18日
- 通過LLM談判[PAPER] [開放式審查]通過情感分析
generator-discriminator of negotiating the result label- 小米太陽，小李，Shengyu Zhang，Shuhe Wang，Fei Wu，Jiwei Li，Tianwei Zhang，Guoyin Wang
- ARXIV預印，提交：2024
- 推理隱性情緒，並用思想鏈提示[紙] [代碼]
-
Sequence of 3 prompts for conversational system, complemented by tge system responses. Reason is to cope with hallucination類似的研究 - Hao Fei，Bobo Li，Qian Liu，Lidong Bing，Fei Li，Tat-Seng Chua
- ACL 2023，短論文
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會話系統
將語言模型（通常是大型）與PROMP/問題結合在一起
- 大語模型時代的情感分析：現實檢查[論文]
-
application of the LLM and based on the latter ChatGPT for the variety set of sentiment analysis problems - Wenxuan Zhang，Yue Deng，Bing Liu，Sinno Jialin Pan，Lidong Bing
- Arxiv，2023年5月24日
- chatgpt比人類註釋更好嗎？在解釋隱式仇恨言論時，chatgpt的潛力和局限性[紙]
- Huang粉絲，Kwak Haewoon，Jisun
- 哈佛，2023年2月
- CHATGPT推出後，立場檢測技術將如何發展？ [紙]
-
Introducing prompt templater which allows to reach state-of-the art with zero-shot learning! - Bowen Zhang，Daijun ding，Liwen Jing
- 哈佛，2022年12月
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語言模型
很棒的llm列表
基於圖
- 比較基於
Graph-和Seq2Seq-的模型突出了結構化情感分析的困難[Paper] [代碼]- Gaku Morio，Hiroaki Ozaki，Atsuki Yamaguchi和Yasuhiro Sogawa
- ACL-Workshop，2022年
- 使用常識性知識圖[紙]增強零射擊和少量的立場檢測
- Rui Liu，Zheng Lin，Yutong Tan1，Weiping Wang
- ACL-IJCNLP 2021
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低資源調諧
- 使用多語言情感詞典[paper] [代碼]，低資源語言中的零擊情感分析
- Fajri Koto，Tilman Beck，Zeerak Talat，Iryna Gurevych，Timothy Baldwin
- NAACL-2024
- 語言模型 - as-a-service [paper] [code]的黑盒調整
Non gradient p-tunes, wrapped in API in order to consider large Pre-Trained models (PTMs) adoptation as Service models- 天xiang sun，Yunfan Shao，Hong Qian，Xuanjing Huang，Xipeng Qiu
- Arxiv Pre Print，2022
- p-Tuning V2：提示調整可以與跨量表和任務普遍普遍的微調[paper] [代碼]相提並論。
-
Proceeds Prefix-Tuning idea onto multiple layers of LM-model - 小劉，kaixuan ji，Yicheng Fu，Zhengxiao du，Zhilin Yang，Jie Tang
- DBLP Jornal，2021年
- 參數有效及時調整的比例力量[paper] [代碼]
-
Prompt-designing, prompt-tuning comparison studies - Brian Lester，Rami al-Rfou，Noah Constant
- EMNLP-2021
- GPT也了解[紙] [代碼]
-
Promt Tuning (p-tuning), ie training only promt token embeddings before and after input sequence (x) - 小劉，亞南·鄭，Zhengxiao du，明丁，Yujie Qian，Zhilin Yang，Jie Tang
- 2021
- 前綴調整：優化發電[紙] [代碼]的連續提示
Training token prefixes for downstream tasks with frozen LM parameters- 徐麗莎·李，珀西·梁
- ACL/IJCNLP-2021
- 語言模型是很少的學習者[論文]
-
Prompt designing. FS, 1S by presenting context as "[input,result] x k-times", where k > 1 (FewShot), k = 1 (OneShot); ZeroShot includes only descriptor of expected result - 湯姆·布朗（Tom B. Brown）等。 al。
- Neurips-2020
- 自動啟動：從具有自動生成提示的語言模型的知識[Paper] [代碼]
-
Considering sentiment analysis task as MLM by predicting [MASK]; prompting input (x) with tokens (p1...pk), selected by gradient search (considering that label has corresponding tokens (prompts)) - 泰勒·辛（Taylor Shin），Yasaman Razeghi，Robert L. Logan IV，Eric Wallace，Sameer Singh
- EMNLP-2020
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提示和知識考試
- 大語模型時代的情感分析：現實檢查[論文]
-
duplicated from the one in conversational systems section - Wenxuan Zhang，Yue Deng，Bing Liu，Sinno Jialin Pan，Lidong Bing
- Arxiv，2023年5月24日
- 我們怎麼知道語言模型知道什麼？ [紙] [代碼]
-
Implemented model LPAQA: Language model Prompt And Query Archive - Zhengbao Jiang，Frank F. Xu，Jun Araki，Graham Neubig
- TACL-2020
- 語言模型作為知識基礎？ [紙] [代碼]
- Fabio Petroni，Timocktäschel，Patrick Lewis，Anton Bakhtin，Yuxiang Wu，Alexander H. Miller，Sebastian Riedel
- EMNLP-2019
- 通過構建輔助句子[Paper] [代碼]，利用BERT進行基於方面的情感分析
Adopting a predefined prompt (QA/NLI formats) as a TextB input part- Chi Sun，Luyao Huang，Xipeng Qiu
- NAACL-HLT 2019
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體系結構
- 基於BERT的模型（Transorfmers的編碼重複）[論文]
-
Considering BERT model as classifier - Joohong Lee，很棒的關係提取
- 基於GPT的（來自Transorfmers的編碼器代碼）[論文]
-
Considering GPT model competed for classification task - Joohong Lee，很棒的關係提取
- 比較基於
Graph-和Seq2Seq-的模型突出了結構化情感分析的困難[Paper] [代碼]-
T5 and mT5 finetunnning ，即文本到文本傳輸轉型器應用程序 - Gaku Morio，Hiroaki Ozaki，Atsuki Yamaguchi和Yasuhiro Sogawa
- ACL-Workshop，2022年
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常規神經網絡模型
在本節中，我們考慮基於卷積，經常性的遞歸體系結構的神經網絡模型。
- 沒有永久的朋友或敵人：從新聞[紙]跟踪國家之間的關係
- Xioochuang Han，Eunsol Choi，Chenhao Tan
- NAACL-HLT 2019
- 開放域目標情緒的神經網絡[紙]
- Meishan Zhang，Yue Zhang，duy-tin vo
- ACL 2015
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傳統的機器學習模型
- 對社會，派系和話語上下文的文檔級別的情感推論[論文]
- Eunsol Choi，Hannah Rashkin，Luke Zettlemoyer，Yejin Choi
- ACL-2016
- 情感分析：使用自然語言處理捕獲有利的能力[紙]
-
it is originally called favorability analysis, semantic establishment between sentiment and subject - Tetsuya Nasukawa，Jeonghee yi
- K-CAP-2003（ACM）
基於CRF的模型
- 開放域的目標情緒[紙]
- 瑪格麗特·米切爾（Margaret Mitchell），杰奎琳·阿吉拉爾（Jacqueline Aguilar），特蕾莎·威爾遜（Theresa Wilson），本傑明·範·杜爾姆（Benjamin Van Durme）
- ACL 2013
基於規則的動詞適用模型
- 在Facebook帖子中的立場檢測[紙]
- Manfred Klenner，Don Tuggener，Simon Clematide
-
Verb-usages form - ACL 2017（有關鏈接詞彙，句子和話語級語義的鏈接模型的第二屆研討會）
- 面向對象的角色框架和態度預測模型[紙]
-
Object-oriented model - ACL 2017（有關鏈接詞彙，句子和話語級語義的鏈接模型的第二屆研討會）
- 使用概率軟邏輯模型對實體/事件級別分析的聯合預測[紙]
- Lingjia Deng，Janyce Wiebe
- EMNLP 2015
- Factbank：帶有事件事實註釋的語料庫[紙]
- RoserSaurí，James Pustejovsky
- 2009
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輔助研究和資源
- 鉚釘測量實體之間的力量和社會動態[紙]
- Maria Antoniak，Anjalie Field，Jimin Mun，Melanie Walsh，Lauren F. Klein，Maarten SAP
- ACL-2023
- 多語言含義框架：社交媒體上的案例研究，以進行目標情感分析和預測[論文] [資源]
- Hannah Rashkin，Eric Bell，Yejin Choi，Svitlana Volkova
- ACL-2017
- 學習第一人稱影響的詞典功能模式[紙]
- Lena Reed，Jiaqi Wu，Shereen Oraby
- ACL-2017
- 理解濫用：濫用語言檢測子任務的類型學[論文]
- Zeerak Waseem，Thomas Davidson，Dana Warmsley，Ingmar Weber
- ACL-2017
- 內涵框架：數據驅動的調查[論文]
- 漢娜·拉甚金（Hannah Rashkin），Sameer Singh，Yejin Choi
- ACL-2016
- 角色虐待比單詞更多嗎？ [紙]
- Yashar Mehdad，Joel Tetreault
- Sigdial-2016
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各種各樣的
- 驗證觀點推斷的魯棒性[論文]
- Josef Ruppenhofer，Jasper Brandes
- Konvens 2016
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論文
- 使用無監督的可控重寫[Master-Ossis]在文本中緩解性別偏見[]
- Maja Brinkmann
- 帕德伯恩大學，2022年
Connotation Frames （2.1.3。）-
Connotational Frames and Lexicon （3.1.1。）
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數據集
- 現在（2010年 - 現在）[網站] - 網絡語料庫的新聞。
- 從2010年到當前的時間，包含來自20個不同英語國家 /地區的20個不同英語國家 /地區的報紙的數據。 （僅原始文本）。
- MPQA-3.0，（2015）[網站] [紙]
- SNLI [site] [paper] - 斯坦福大學自然語言推斷
- 570k人寫的英語句子對平衡分類的手動標記與標籤有必要，矛盾和中性
- Factbank 2009，[紙] - 事件事實註釋的語料庫
- 由208個文件組成，總共包含9,488個文件，包括時間庫數據；手動註釋的事件。
- TimeBank，2003 [網站] [紙]
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